数据科学家压力过大，而且有筋疲力尽的风险，因为他们被迫扮演与自己个性不符的角色。

一项针对英国和爱尔兰600名数据科学家的调查发现，许多人“表现出高度的工作压力”，其中27%的男性数据科学家表示他们“压力不大”，25%的人表示他们“压力很大”。对于女性数据科学家来说，这个比例上升到28%和30%。

这份由数据分析公司SAS发布的报告将大部分压力归因于员工个性与企业需求之间的不匹配。受访者完成了一项心理测量调查，然后用来定义典型数据科学家的性格，并将其与组织所需的技能进行比较。

该研究确定了数据科学家社区中存在的10个心理测量特征。虽然技术、分析和逻辑技能仍然占主导地位，但其他技能，如项目管理、创造力和良好的沟通技能也存在。

报告说，组织必须更好地识别和定义他们需要从数据科学家那里得到什么。由于任何个人都不太可能具备实现大数据价值最大化所需的全部技能，因此管理者需要确定他们需要的特定技能，并建立一个包括所有技能的团队。

招聘:大数据独角兽来争夺不守规矩的数据

大数据技能仍然很难找到，而对于如何定义数据科学家的工作的困惑更是雪上加霜。

阅读更多

它警告称:“如果不这样做，可能会导致个人试图履行他们不适合的角色——这可能会导致压力和疲惫。”

数据科学是一个相对较新的概念，因此这类组织很难雇用和培养具有适当技能和经验的人。事实上，拥有合适技能的工人被称为“大数据独角兽”，因为他们供不应求。

四分之三的受访者表示，他们在数据科学方面的经验不足10年，近一半人的工作时间只有3年。因此，员工们会发现自己所处的角色与他们的性格类型并不相符。

调查发现，在接受调查的数据科学家中，有很大比例的人“经常采取与自己的个性不相符的行为”——改变自己的行为，使之符合他们认为在工作中需要的行为。

“虽然这在数据科学等快速发展的专业学科中很常见，但大量的行为调整是不可持续的，可能会导致个人潜能被耗尽或无法发挥。”在我们的样本中，与工作相关的高强度压力就证明了这一点。”报告警告说，并指出了四个与工作相关的压力的经典来源:

“很明显，我们需要更多地关注在数据科学中定义不同的工作职责，这样经理们就可以招募具有适当性格类型的人来履行职责，而不会带来不必要的压力。”开发定义明确的基准应该是一个优先事项，因为从长期来看，这可能会提高工作满意度和生产率水平，”报告警告称。